Řešení obrázků Content Understanding (Preview)
Důležité
- Služba Azure AI Content Understanding je dostupná ve verzi Preview. Verze Public Preview poskytují dřívější přístup k funkcím, které jsou v aktivním vývoji.
- Funkce, přístupy a procesy se můžou před obecnou dostupností měnit nebo mít omezené možnosti.
- Další informace najdete v dodatečných podmínkách použití pro verze Preview Microsoft Azure.
Azure AI Content Understanding standardizuje extrakci dat z obrázků, což usnadňuje analýzu velkých objemů nestrukturovaných dat. Standardizovaná extrakce zrychluje dobu na hodnotu a zjednodušuje integraci do podřízených analytických pracovních postupů. Pomocí rozhraní API služby Content Understanding můžete definovat schéma pro určení polí, popisů a výstupních typů pro extrakci. Služba pak analyzuje obrázky a poskytuje strukturovaná data, která je možné použít v různých případech použití, například:
Načítání aplikací rozšířené generace (RAG): Extrahujte z imagí klíčové podrobnosti, abyste vytvořili robustní index, který umožňuje uživatelsky orientované chatovací prostředí. Tento index umožňuje uživatelům klást otázky a získávat přesné odpovědi na základě obsahu obrázků.
Finanční analýza a business intelligence: Analýza grafů a trendů obchodního výkonu za účelem generování sestav v reálném čase, které analytikům, manažerům a manažerům pomáhají rychleji a informovaněji rozhodovat.
Kontrola kvality výroby: Automatizujte detekci vad a anomálií, jako jsou škrábání, trhliny nebo chybné zarovnání, v produkčních linkách a výrobních prostředích.
Analýza a správa skladových zásob: Zjištění, počet a extrahování konkrétních podrobností o maloobchodních produktech, optimalizace provozu a zlepšení spokojenosti zákazníků tím, že zajistíte, že jsou produkty dobře zásobené a správně uspořádané.
Klíčové výhody
Content Understanding nabízí několik klíčových výhod pro extrakci informací z obrázků, včetně
Vylepšená použitelnost a struktura dat: Díky poskytování strukturovaných dat zjednodušuje služba Content Understanding integraci s databázemi, tabulkami a systémy, jako jsou nástroje řízení vztahů se zákazníky (CRM) nebo plánování zdrojů organizace (ERP).
Vylepšená přesnost pro konkrétní případy použití: Služba Content Understanding umožňuje extrakci cílových dat, která odpovídají vašim jedinečným požadavkům, což pomáhá zlepšit přesnost modelu tím, že se zaměří na nejdůležitější datové body.
Rychlejší a nákladově efektivnější automatizace: Extrakce pouze potřebných polí umožňuje funkci Content Understanding zjednodušit automatizaci. Díky tomu mohou organizace efektivně škálovat pracovní postupy zpracování dat a snížit ukládání a zpracování irelevantních dat.
Požadavky na vstup
Podrobné informace o podporovaných formátech vstupních souborů najdete na stránce s kvótami a limity služeb.
Poznámka:
Pro zajištění nejlepších výsledků by se schéma obrázků mělo použít pouze ke zpracování obrázků, které nejsou založené na dokumentech. Textové těžké obrázky dokumentů by měly být zpracovány pomocí schématu dokumentu. Případy použití, které vyžadují extrakci textu z obrázků dokumentů nebo naskenovaných dokumentů ve formátech obrázků, by se měly zpracovávat pomocí schématu extrakce polí dokumentu.
Podporované jazyky a oblasti
Podrobný seznam podporovaných jazyků a oblastí najdete na naší stránce podpory jazyků a oblastí.
Podporované typy polí
Podrobné informace o podporovaných typech polí najdete na stránce s kvótami a limity služeb.
Ochrana osobních údajů a zabezpečení dat
Stejně jako u všech služeb Azure AI by vývojáři, kteří používají službu Content Understanding, měli vědět o zásadách Microsoftu na zákaznických datech. Další informace najdete na stránce s informacemi o datech , ochraně a ochraně osobních údajů .
Důležité
Pokud ke zpracování biometrických údajů používáte produkty nebo služby Společnosti Microsoft, zodpovídáte za: (i) poskytování oznámení subjektům údajů, včetně doby uchovávání informací a zničení; ii) získání souhlasu subjektů údajů; a (iii) odstranění biometrických údajů podle příslušných požadavků na ochranu údajů. "Biometrické údaje" budou mít význam stanovený v článku 4 GDPR a v případě potřeby ekvivalentní podmínky v jiných požadavcích na ochranu údajů. Související informace najdete v tématu Data a Ochrana osobních údajů pro rozpoznávání tváře.